Artificial Intelligence-1

This unique free application is useful for all students of Artificial Intelligence across the world. It covers 142 topics of Artificial Intelligence in detail. These 142 topics are divided in 5 units.

Each topic is around 600 words and is complete with diagrams, equations and other forms of graphical representations along with simple text explaining the concept in detail.

The USP of this application is "ultra-portability". Students can access the content on-the-go from any where they like.

Basically, each topic is like a detailed flash card and will make the lives of students simpler and easier.

Some of topics Covered in this application are:

1. Turing test

2. Introduction to Artificial Intelligence

3. History of AI

4. The AI Cycle

5. Knowledge Representation

6. Typical AI problems

7. Limits of AI

8. Introduction to Agents

9. Agent Performance

10. Intelligent Agents

11. Structure Of Intelligent Agents

12. Types of agent program

13. Goal based Agents

14. Utility-based agents

15. Agents and environments

16. Agent architectures

17. Search for Solutions

18. State Spaces

19. Graph Searching

20. A Generic Searching Algorithm

21. Uninformed Search Strategies

22. Breadth-First Search

23. Heuristic Search

24. A∗ Search

25. Search Tree

26. Depth first Search

27. Properties of Depth First Search

28. Bi-directional search

29. Search Graphs

30. Informed Search Strategies

31. Methods of Informed Search

32. Greedy Search

33. Proof of Admissibility of A*

34. Properties of Heuristics

35. Iterative-Deepening A*

36. Other Memory limited heuristic search

37. N-Queens eample

38. Adversarial Search

39. Genetic Algorithms

40. Games

41. Optimal decisions in Games

42. minimax algorithm

43. Alpha Beta Pruning

44. Backtracking

45. Consistency Driven Techniques

46. Path Consistency (K-Consistency)

47. Look Ahead

48. Propositional Logic

49. Syntax of Propositional Calculus

50. Knowledge Representation and Reasoning

51. Propositional Logic Inference

52. Propositional Definite Clauses

53. Knowledge-Level Debugging

54. Rules of Inference

55. Soundness and Completeness

56. First Order Logic

57. Unification

58. Semantics

59. Herbrand Universe

60. Soundness, Completeness, Consistency, Satisfiability

61. Resolution

62. Herbrand Revisited

63. Proof as Search

64. Some Proof Strategies

65. Non-Monotonic Reasoning

66. Truth Maintenance Systems

67. Rule Based Systems

68. Pure Prolog

69. Forward chaining

70. backward Chaining

71. Choice between forward and backward chaining

72. AND/OR Trees

73. Hidden Markov Model

74. Bayesian networks

75. Learning Issues

76. Supervised Learning

77. Decision Trees

78. Knowledge Representation Formalisms

79. Semantic Networks

80. Inference in a Semantic Net

81. Extending Semantic Nets

82. Frames

83. Slots as Objects

84. Interpreting frames

85. Introduction to Planning

86. Problem Solving vs. Planning

87. Logic Based Planning

88. Planning Systems

89. Planning as Search

90. Situation-Space Planning Algorithms

91. Partial-Order Planning

92. Plan-Space Planning Algorithms

93. Interleaving vs. Non-Interleaving of Sub-Plan Steps

94. Simple Sock/Shoe Example

95. Probabilistic Reasoning

96. Review of Probability Theory

97. Semantics of Bayesian Networks

98. Introduction to Learning

99. Taxonomy of Learning Systems

100. Mathematical formulation of the inductive learning problem

101. Concept Learning

102. Concept Learning as Search

103. Algorithm to Find a Maximally-Specific Hypothesis

104. Candidate Elimination Algorithm

105. The Candidate-Elimination Algorithm

106. Decision Tree Construction

107. Splitting Functions

108. Decision Tree Pruning

109. Neural Networks

110. Artificial Neural Networks

111. Perceptron

112. Perceptron Learning

113. Multi-Layer Perceptrons

114. Back-Propagation Algorithm

115. Statistical learning

All topics not listed here because of character limit set by Play Store이 독특한 무료 응용 프로그램은 전세계 인공 지능의 모든 학생들에게 유용하다. 그것은 세부 사항에있는 인공 지능의 142 주제를 다룹니다. 이 142 주제는 5 단위로 분할된다.

각 주제는 약 600 단어이고 상세하게 개념을 설명하는 간단한 텍스트와 함께 다이어그램, 방정식과 그래픽 표현의 다른 형태의 완전하다.

이 응용 프로그램의 USP는 "매우 이식성"입니다. 학생들은 온 - 더 - 가서 그들이 좋아하는 곳에서 모든 콘텐츠에 액세스 할 수 있습니다.

기본적으로, 각 항목에 대한 자세한 플래시 카드처럼 학생들의 생활을 간단하고 쉽게 할 것이다.

이 응용 프로그램에서 다루는 내용의 일부는 다음과 같습니다 :

1. 튜링 테스트

인공 지능 2. 소개

AI 3. 역사

4. AI주기

5. 지식 표현

6. 일반적인 AI 문제

AI의 7. 제한

에이전트 8. 소개

9. 에이전트 성능

10. 지능형 에이전트에게

지능형 에이전트의 11. 구조

12. 에이전트 프로그램의 종류

13. 목표 기반 에이전트에게

14. 유틸리티 기반 에이전트

15. 에이전트 및 환경

16. 에이전트 아키텍처

17. 솔루션 검색

18. 주 공간

19. 그래프 검색

20. 일반 검색 알고리즘

21.받지 않은 검색 전략

22. 폭 우선 검색

23. 휴리스틱 검색

24. AA ¢ Ë † â € "검색

25. 검색 트리

26. 깊이 첫 번째 검색

27. 깊이 우선 탐색의 속성

28. 양방향 검색

29. 검색 그래프

30. 정보통 검색 전략

31. 정보통 검색의 방법

32. 욕심 검색

의 허용 성 33. 증명 *

추론 34. 속성

35. *를 반복 - 심화

36. 다른 메모리 제한 휴리스틱 검색

37. N-퀸즈 eample

38. 적대 검색

39. 유전자 알고리즘

40. 게임

게임 41. 최적의 의사 결정

42. 미니 맥스 알고리즘

43. 알파 베타 가지 치기

44. 역행

45. 일관성 기반 기술

46.​​ 경로의 일관성 (K-일관성)

47. 선행

48. 명제 논리

명제 미적분의 49. 구문

50. 지식 표현 및 추론

51. 명제 논리 추론

52. 명제 정한 절

53. 기술 수​​준의 디버깅

54. 추론 규칙

55. 건전성과 완전성

56. 첫 번째 순서 논리

57. 통일

58. 의미

59. Herbrand 우주

60. 건전성, 완전성, 일관성, Satisfiability

61. 해결

62. Herbrand 재 방문

검색으로 63. 증명

64. 일부 증명 전략

65. 비 단조 추론

66. 진실 유지 관리 시스템

67. 기반 시스템 규칙

68. 순수 프롤로그

69. 전방 연결

70. 뒤로 체인

71. 선택 순방향 및 역방향 체인 사이

72. AND / OR 나무

73. 숨겨진 마르코프 모델

74. 베이지안 네트워크

75. 학습 이슈

76. 감독 학습

77. 의사 결정 트리

78. 지식 표현 수학적 형식

79. 시맨틱 네트워크

시맨틱 순 80. 추론

81. 의미 그물을 확장

82. 프레임

83. 개체로 슬롯

84. 해석 프레임

계획 85. 소개

계획 대 86. 문제 해결

87. 로직을 바탕으로 계획

88. 계획 시스템

검색으로 89. 계획

90. 장소 - 공간 계획 알고리즘

91. 부분 순서 계획

92. 계획 - 공간 계획 알고리즘

93. 하위 계획 단계의 비 인터리브 대 인터리빙

94. 간단한 양말 / 신발 예

95. 확률 추론

확률 이론 96. 검토

97. 베이지안 네트워크의 의미

학습 98. 소개

학습 시스템의 99. 분류학

유도 학습 문제 100. 수학 공식

101. 개념 학습

검색으로 102. 개념 학습

103. 알고리즘 최고로 특정 가설을 찾기 위해

104. 후보 제거 알고리즘

105. 후보 - 제거 알고리즘

106. 의사 결정 트리 건설

107. 분할 기능

108. 의사 결정 트리 정리

109. 신경 회로망

110. 인공 신경망

111. 퍼셉트론

112. 퍼셉트론 학습

113. 다중 계층 퍼셉트론 즈 (Perceptrons)

(114)를 포함한다. 역 전파 알고리즘에게

115. 통계 학습

때문에 문자 제한 여기에 나열되지 않은 모든 항목은 플레이 스토어에 의해 설정